■ 2.1 정보이론
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■ 2.2 허프만 부호화(Huffman Coding)
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ㅇ 플로어
- 뒤에 있는 소수점을 모두 떼어버리는 것
- 3.92의 플로어는 3
- 3.9999의 플로어도 3
ㅇ엔트로피 부호화는 엔트로피 이론을 기반으로 하는 무손실 부호화
- 대표적으로 허프만(Huffman) 부호화, 애리스매틱(Arithmetic) 부호화
ㅇ 엔트로피
- 평균 심볼당 비트
ㅇ 엔트로피 부호화의 목적
- 엔트로피의 양만큼 정보를 압축
ㅇ 예측부호화
- 프리딕션 코딩(Prediction Coding)
- 커런트에서 예측 데이터를 뺀 잔차값을 부호화
ㅇ 커런트(current)
- 부호화할 데이터
ㅇ 잔차값(residual)
- 부호화할 커런트를 그대로 부호화하는 것이 아니라, 부호화할 커런트에 대한 예측 데이터를 지정해서
예측 데이터를 뺀 것
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아... 여기서 포기
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